옵티마이저(Optimizer)

옵티마이저란?

-DBMS 내부의 핵심 구성요소중 하나로, SQL 쿼리를 실행할 때 가장 효율적인 방법을 결정하는 역할을합니다.
즉, 주어진 쿼리를 어떻게 실행할 것인지, 어떤 경로를 통해 데이터에 접근할 것인지 최적의 실행방법을 결정하는 것 입니다.

 

 

 

 

 

옵티마이저 실행 과정

• SQL 쿼리 파싱
  -옵티마이저가 쿼리를 최적화 하기 전에, 쿼리 파서는 SQL 문장을 분석합니다.
  이 과정에서 문법적 오류, 표현식의 유효성, 참조된 객체의 존재 여부 등을 확인합니다.
  
  
• 통계 정보 참조
  -옵티마이저 실행 계획을 결정하기 위해 테이블, 인덱스. 데이터 분포, 데이터의 통계 정보등을 딕셔너리를 통해 참조합니다.
  이 통계정보들은 데이터베이스에 정기적으로 수집되며, 옵티마이저를 결정하는데 중요합니다.
  
  
• 옵티마이저 결정
  -SQL 쿼리를 실행하는 여러가지 옵티마이저를 이용해 SQL 실행계획을 결정합니다.
  
  
• SQL 쿼리 실행
  -선택된 최적의 실행계획을 기반으로 SQL 쿼리를 실행합니다.

 

 

 

 

옵티마이저 

• 규칙기반 옵티마이저
  미리 정의된 규칙 세트에 기반하여 쿼리의 각 부분에 순위를 매기며 실행 계획을 생성합니다.
  같은 쿼리는 항상 같은 실행 계획을 생성합니다.
  데이터 분포, 테이블 크기를 고려하지않아 성능이 일관적이지 않을 수 있습니다.
  
  
• 비용기반 옵티마이저
  여러 가능한 실행 계획 중에서 가장 비용이 효율적인 것을 선택해 실행 계획을 생성합니다.
  데이터베이스의 통계정보를 이용해 각 실행 계획의 예상 비용을 계산합니다.
  데이터의 실제 크기, 분포를 기반으로 동적으로 비교적 최적의 성능을 제공합니다.

 

 

 

 

 

옵티마이저 실행계획

-데이터베이스가 SQL 쿼리를 어떻게 처리할 것인지 나타내는 절차와 방법입니다.
동일한 SQL에 대해 다양한 실행계획이 있지만, 각 실행 계획마다 성능은 다를 수 있습니다
실행 계획의 구성요소에는 조인순서, 조인기법, 액세스기법, 테이블 스캔, 인덱스 스캔 등이 있으며,
여기서 조인 방법에는 중첩 루프 조인, 해시 조인, 머지 조인이 있습니다. 이 세가지 방법 다 한번에 두개의 테이블씩 조인하여 여러개의 조인을 구현할 수 있습니다.

 

 

 

중첩 루프 조인(Nested Loop Join)

NL조인은 두 테이블을 비교하기 위해 중첩루프를 사용합니다.

1. 외부 테이블의 행을 선택합니다.
2. 행을 기준으로 내부테이블의 모든 행을 스캔합니다.
3. 조인 조건에 맞는 행을 찾으면 결과 세트에 행을 추가합니다.
4. 내부 테이블을 다 스캔 했을 시, 외부 테이블의 다음 행으로 이동합니다.

 

 

해시 조인(Hash Join)

Sort Merge 조인은 두 테이블의 조인 조건에 따라 정렬된 행을 비교하는 방법 입니다.

1. 두 테이블을 조인 키를 기준으로 각각 정렬합니다.
2. 두 테이블의 정렬된 행을 동시에 스캔합니다.
3. 키 값이 일치하는 경우, 결과 세트에 해당 행을 추가합니다.
4. 한쪽의 키 값이 다른쪽보다 작으면, 그 테이블의 다음 행으로 이동합니다.
5. 모든 행을 검사할 때까지 3,4번 과정을 반복합니다.

 

 

머지 조인(Merge Join)

Hash 조인은 해시 테이블을 사용하여 두 테이블을 조인하는 방법입니다.

1. 작은 테이블을 선택하여 해시 테이블을 생성합니다.
2. 큰 테이블의 각행에 조인키값을 이용해 해시 테이블에서 위치를 찾습니다.
3. 일치하는 경우 결과 세트에 행을 추가합니다.
4. 모든행을 다 검사할때까지 3,4번 과정을 반복합니다.